一文读懂Deepseek：开启智能时代新征程

DeepSeek-R1 的出现，让我们看到了AI推理能力提升的更多可能性。它不仅证明了纯强化学习路线的潜力，也为如何打造更强大、更实用、更亲民的AI模型，指明了新的方向。总而言之，DeepSeek-R1 的问世，是AI发展史上一个重要的里程碑，它让我们看到了AI “思考” 的曙光，也让我们对未来的AI充满了期待！希望这篇文章能让你对 DeepSeek-R1 有个初步的了解。如果你对AI技术感兴趣，

星辰এ᭄゛

3446人浏览 · 2025-02-05 22:24:51

星辰এ᭄゛ · 2025-02-05 22:24:51 发布

DeepSeek

一、前言

最近DeepSeek非常火，DeepSeekV3在数学、编码能力已经超越GPT-4o和claude这种最强模型，在推理模型DeepSeek-R1在多项任务测试中都与OpenAi最强大的o1模型表现几乎一样，甚至优化后的DeepSeek-R1-32B模型也和OpenAi-o1mini表现差不多，作为一个爱好AI领域的人，我想将自己整理到的关于DeepSeek方面的一些内容分享给大家，想了解DeepSeek的可以看看。

1.1深度求索（DeepSeek）简介

深度求索（DeepSeek）成立于2023年，是一家专注实现AGI（通用人工智能）的中国人工智能公司，核心团队由前网易伏羲实验室负责人领衔，汇聚顶尖AI科学家与工程师。公司聚焦大模型技术研发与创新，致力于通过通用人工智能技术推动社会生产力跃迁。

1.2技术优势

• 自主研发的MoE架构大模型DeepSeek-R1，在数学推理、代码生成等复杂场景表现卓越
• 推出开源代码模型DeepSeek-Coder系列，长期占据Hugging Face代码模型榜单前列
• 创新性提出"全域注意力"机制，显著提升模型效率与性能

1.3核心产品

企业级大模型解决方案：提供垂直领域模型定制与私有化部署
开发者生态：开放API接口及开源模型矩阵（包括7B/33B/67B等参数版本）
智能体平台：支持低代码构建行业专属AI应用

二、DeepSeek性能对比

2.1 DeepSeek-R1与OpenAi-o1性能对比

性能对齐 OpenAI-o1 正式版，DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

2.2 DeepSeek-V3与其它指令模型性能对比

DeepSeek-V3是一款拥有6710亿参数的专家混合（MoE）模型，激活370亿参数，基于14.8T token的预训练数据。生成速度方面相比V2.5提升了3倍，从 20TPS 提升至惊人的 60TPS。实测回复速度极快。DeepSeek-V3不仅开源了原生FP8权重，还提供了BF16转换脚本，方便社区适配和应用。SGLang、LMDeploy、TensorRT-LLM等工具已支持V3模型推理，进一步降低了用户的使用门槛。

DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。生成速度提升至 3 倍，通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20 TPS 大幅提高至 60 TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升，为用户带来更加迅速流畅的使用体验。这一模型的发布不仅标志着DeepSeek在 AGI（人工通用智能） 探索道路上的又一里程碑，也再次证明了其在开源AI领域的领先地位。

三、技术细节和创新

3.1、DeepSeek技术架构核心

3.1.1. 模型架构创新

混合专家系统（MoE）
- 采用细粒度专家拆分（如16-64个专家），配合动态路由算法，实现计算效率与模型性能的平衡
- 基于硬件特性的负载均衡优化，提升GPU利用率30%+
DeepSeek-R1架构
- 创新性长上下文处理模块，支持128K+上下文窗口，通过位置编码改进与注意力机制优化，实现长文本理解RAG准确率提升40%
- 动态稀疏注意力机制，在保持性能前提下降低长文本处理显存占用60%

3.1.2. 训练基础设施

自研训练框架DS-Train
- 支持万卡级集群高效并行训练，实现90%+的线性加速比
- 混合精度训练优化，结合梯度压缩与通信优化，训练效率提升50%
数据工程体系
- 多阶段数据筛选Pipeline：基于质量评分、去重、毒性检测的多层过滤系统
- 创新课程学习策略，动态调整数据配比，提升训练效率20%

3.2、关键技术突破

3.2.1 效率革命

DeepSeek-V2模型
- 同等效果下训练成本仅为GPT-4的1/8，推理成本降低70%
- 首创参数隐式扩展技术，通过146B激活参数实现千亿级模型效果
高效注意力机制
- FlashAttention-3定制优化版，单卡处理速度提升2.1倍
- 基于硬件特性的算子融合技术，降低显存峰值30%

3.2.2 AGI核心能力

Infra-AGI框架
- 自主知识进化系统：实现模型参数的持续在线更新
- 多智能体协作架构，支持动态任务分解与结果合成
认知架构创新
- 引入神经符号系统，结合传统符号推理与神经网络优势
- 基于世界模型的预测性学习机制，提升因果推理能力

3.3 应用层创新

3.3.1 智能体系统**

DeepSeek-Agent Framework
- 支持多模态输入的任务自动分解与工具调用
- 首创「反思-修正」闭环机制，任务完成率提升65%
企业级解决方案
- 行业知识即时注入技术，支持私有化部署的分钟级领域适配
- 安全护栏系统：实现实时内容过滤与合规性检查

3.3.2 多模态突破

DeepSeek-Vision
- 视觉-语言联合建模架构，跨模态对齐效率提升3倍
- 支持复杂图表解析与视觉推理，科学文献理解准确率达89%

3.4 技术生态布局

搜索增强架构
- 实时搜索引擎直连技术，响应延迟<200ms
- 混合检索策略结合稠密/稀疏向量检索，召回率提升35%
开发者生态
- 模型即服务（MaaS）平台：支持API调用、微调、部署全流程
- 开源社区计划：逐步开放训练框架与工具链

3.5 核心优势对比

维度	DeepSeek优势	行业基准
训练效率	千卡集群利用率>92%	行业平均70-80%
长文本处理	128K上下文准确率98.7%	主流模型~85%
多模态推理	ScienceQA准确率89.2%	SOTA 83.5%
能效比	每token能耗降低76%	传统架构基准

3.6 上下文拼接

在每一轮对话过程中，模型会输出思维链内容（reasoning_content）和最终回答（content）。在下一轮对话中，之前轮输出的思维链内容不会被拼接到上下文中，如下图所示：

四、指令模型和推理模型

DeepSeekV3是一个优秀的指令模型，DeepSeekR1是一个推理极强的推理模型，不需要学习结构化提示词，R1模型深度思考的过程非常震撼，因此无形中简化了提示词的重要性，我们只需要以一个管理者的身份命令它办事情就可以。

4.1. 指令模型（Instruction-Tuned Model）

特点：

任务导向：通过微调（Fine-tuning）或强化学习（RLHF）训练，能够精准理解并执行用户的具体指令（如“写一首诗”“生成代码”）。
交互友好：输出格式可控，适合对话、问答、创作等需要自然语言交互的场景。
安全性高：通常内置内容过滤机制，避免生成有害或不合适的回复。
依赖指令质量：输出的准确性受用户指令的清晰度影响较大。

典型应用：

聊天机器人（如ChatGPT）
文本生成（邮件、故事、代码等）
任务型对话（客服、日程管理）

代表模型：

Deepseekv3、InstructGPT、ChatGPT、Claude等。

4.2 推理模型（Reasoning Model）

特点：

逻辑与推理能力：专注于解决需要多步逻辑推理、数学计算或复杂分析的任务（如数学题、代码调试、科学问题）。
数据驱动：依赖大量结构化数据（如数学题集、科学文献）训练，擅长发现隐藏模式。
泛化性：能处理未见过的复杂问题，但可能需要提示工程（如思维链提示）。
输出更技术化：结果偏向逻辑推导，可能缺乏自然语言的流畅性。

典型应用：

数学解题（如解方程、证明定理）
代码生成与调试
科学数据分析（如物理、化学推理）
复杂决策支持（如金融建模）

代表模型：

Deepseek-o1、OpenAI-o1、GPT-4（增强推理版本）、DeepMind的AlphaCode、Wolfram Alpha等。

关键区别

维度	指令模型	推理模型
核心能力	执行指令、生成自然文本	逻辑推导、复杂问题分析
训练重点	对话交互、安全性	数学、代码、科学推理
输出风格	自然、流畅	结构化、技术化
依赖条件	清晰指令	高质量问题定义与数据支持

实际应用中的结合

现代大模型（如GPT-4、Claude 3）通常兼具两种能力：既能理解指令生成自然回复，又能处理复杂推理任务。两者的界限逐渐模糊，但针对特定场景仍可能有侧重。例如：

日常交互：优先用指令模型的对话能力。
专业领域（如科研、工程）：需依赖推理模型的逻辑分析能力。

根据需求选择合适的模型或调整提示词（如明确要求“分步骤推理”），能更高效地解决问题。

五、DeepSeeK的特点

5.1 完全开源

DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。也就是说任何人都可以本地部署蒸馏之后的版本在本地运行或者应用与自己任务，对开发者限制少，可自由处置软件，包括用于商业项目，无需支付许可费用，也无需开源修改后的代码。

5.2 简化平常人使用

之前大预言模型或者多模态模型图像生成模型都需要学习好提示词技巧，甚至去探索模型特点才能更好应用，而DeepSeek简化了这些，只需要以一个管理者去命令它，讲好你的需求便可以高效完成，它的深度思考过程可以理解为一个自动构建提示词的过程。因此我们可以根据它思考的过程再次调教它生成的更好。

5.3 速度高效

对比其他国内外模型，DeepSeek没有直接使用cuda，使用了更底层的PTX这样的低级机器代码，重新设计了自己的计算图，更好利用了显卡资源。

5.4 基础模型上的大规模强化学习

直接将强化学习 (RL) 应用于基础模型，而无需依赖监督微调 (SFT) 作为初步步骤。这种方法允许模型探索解决复杂问题的思路 (CoT)，从而开发出 DeepSeek-R1-Zero。DeepSeek-R1-Zero 展示了自我验证、反思和生成长 CoT等功能，标志着研究界的一个重要里程碑。然而，DeepSeek-R1-Zero 面临着诸如无休止重复、可读性差和语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步提高推理性能，引入了 DeepSeek-R1，它在 RL 之前整合了冷启动数据。DeepSeek-R1 在数学、代码和推理任务中实现了与 OpenAI-o1 相当的性能。

5.5蒸馏：小模型同样强大

证明了较大模型的推理模式可以提炼为较小的模型，与通过强化学习在小型模型上发现的推理模式相比，其性能更佳。开源的 DeepSeek-R1及其 API 将有利于研究界在未来提炼出更好的小型模型。利用 DeepSeek-R1 生成的推理数据，对研究社区中广泛使用的多个稠密模型进行了微调。评估结果表明，经过提炼的较小稠密模型在基准测试中表现优异。向社区开源了基于 Qwen2.5 和 Llama3 系列的 1.5B、7B、8B、14B、32B 和 70B 检查点。

5.6 “冷启动”+多阶段训练

DeepSeek - R1 - Zero虽强，但想打造更强推理引擎。他们发现R1 - Zero在实际应用中有瑕疵：推理过程“跳跃”不直观，像学霸独懂的草稿；处理复杂问题会中英文混用。为解决问题并提升推理能力，团队推出DeepSeek - R1模型。它基于R1 - Zero全面升级，秘诀是“冷启动数据”与“多阶段训练” 。“冷启动数据”是让模型“预习”人类推理方式，研究人员用高质量推理数据给基础模型“热身”。

之后，DeepSeek - R1进入多阶段强化学习训练：

“推理能力专项提升”：在“热身”模型基础上，强化学习训练，提升数学、代码等硬核推理能力。
“通用能力全面发展”：模型推理能力进步后，用强化学习输出生成新“习题”，结合其他领域“习题”再训练，提升综合技能。
“用户体验优化”：模型综合能力提升后，二次强化学习，考虑更多场景与用户需求，让模型更好用。

通过这套组合拳，DeepSeek - R1不仅解决R1 - Zero的问题，推理能力也大幅提升。实验显示，它在各种推理任务中的表现，已能与OpenAI顶尖的o1-1217模型一较高下。

5.7 推理能力“平民化”，小个子也能有大智慧

大语言模型虽强大，但其动辄几百亿、上千亿的参数，如“巨无霸”般，普通电脑无法运行，普通人也负担不起。如何让推理能力惠及大众？DeepSeek - AI团队给出妙招——知识蒸馏。

知识蒸馏，即把“大模型老师”的知识与能力“压缩”到“小模型学生”身上。DeepSeek - AI团队以“超级学霸”DeepSeek - R1为“老师”，训练出一批“迷你学霸”小模型，涵盖1.5B、7B、8B、14B、32B、70B等版本（“B”为参数量单位，数字越小模型越小）。

令人惊喜的是，这些“迷你学霸”表现超预期，性能超越同等大小的其他开源模型，甚至在某些方面能与更大的“闭源大牛”抗衡。比如，DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 7B（7B小模型）在AIME 2024测试中成绩超过QwQ - 32B - Preview（32B大模型），宛如“小学生”打败“大学生”。DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B（32B小模型）在多项测试中成绩优异，可媲美OpenAI的o1 - mini模型。

重中之重，DeepSeek - AI团队将DeepSeek - R1 - Zero、DeepSeek - R1及这六个“迷你学霸”模型免费开源。普通人也能免费使用强大的AI模型，堪称“良心之作”。研究人员和开发者还能基于这些开源模型深入研究、开发应用，共同推动AI技术进步。